| Titre : | Réalisation d’un système d’aide au diagnostic à base de machine learning en imagerie médicale |
| Auteurs : | Saci Yacine, Auteur ; Elbalghiti Khalida, Auteur ; Mansouri boualem, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Université Saïda – Dr Tahar Moulay Faculté de Technologie Département d’Electronique, 2023/2024 |
| Format : | 43 p |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Diagnostic support system ; Machine learning ; medical imaging ; Deep learning ; UNet ; CNN ; Segmentation. |
| Résumé : |
Ce projet vise à développer un système d’aide au diagnostic médical
basé sur des techniques de machine Learning appliquées à l’imagerie médicale. En utilisant des algorithmes de Deep Learning tels que le UNet, CNN, et SVM, le système sera capable d’analyser des images médicales provenant de différentes modalités (IRM, scanner, échographie, etc.) pour détecter et segmenter automatiquement les zones pathologiques. L’objectif principal est d’assister les médecins radiologues en fournissant des diagnostics rapides et précis, tout en réduisant le risque d’erreurs humaines. Le projet inclut plusieurs étapes, allant de la collecte et la préparation des données d'imagerie, à l'entraînement et l'évaluation des modèles, jusqu'à leur déploiement dans un environnement clinique, avec un accent particulier sur l’interprétation des résultats et l’intégration dans les workflows médicaux existants. |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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